導(dǎo)讀： 把旅行當(dāng)作一門學(xué)科來解讀，怎樣才能得到最優(yōu)的旅行方案？人工智能如何在旅行方案的制定中大顯神威？如何以超旅行的方式看待一次旅行？
以下是訪談內(nèi)容整理：
2014年，妙計(jì)旅行成立。在此前，大量的網(wǎng)站與旅行社在為人們提供服務(wù)，與各種各樣的產(chǎn)品。但今天的自由行體驗(yàn)足夠方便嗎？依然不便捷。從產(chǎn)品的角度看，Priceline去年給出數(shù)據(jù)，每個(gè)人在做旅行計(jì)劃前平均參考38個(gè)網(wǎng)站。這是非常精準(zhǔn)的、令人驚訝的、巨大的數(shù)字。
為什么？因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)提供了太多選擇。如果十年前出游選擇住處，選擇酒店即可。但如今，還有民宿、華人酒店、帳篷區(qū)等供人挑選。不僅有新品類出現(xiàn)，每個(gè)品類下還有無數(shù)的選擇。好處是現(xiàn)今每個(gè)人都可選擇非常個(gè)性的旅行計(jì)劃。壞處是因?yàn)檫x擇太多，做最優(yōu)決定太難。
當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，解決問題的方法也隨之變化。例如，十年前，互聯(lián)網(wǎng)僅有幾個(gè)頁面，每個(gè)頁面只有兩三個(gè)簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)時(shí)，雅虎是個(gè)非常好用的搜索引擎。但如今，不乏千億級(jí)的頁面，與錯(cuò)綜復(fù)雜的鏈接結(jié)構(gòu)，雅虎不再好用，需要谷歌來解決問題。
對(duì)于一個(gè)村落而言，走路是便捷的交通方式，但是對(duì)于城鎮(zhèn)來講，公交車更方便。如果是大型城市，地鐵則更佳。即環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，方法也應(yīng)隨之改變。對(duì)旅行而言，環(huán)境已經(jīng)發(fā)生翻天覆地的變化，但人們依然使用傳統(tǒng)的方法。所以，我們需要新的方法來對(duì)待旅游。
什么樣的計(jì)劃是好的計(jì)劃
旅行方案的決策分兩塊，一塊是主觀決策，一塊是客觀決策。主觀決策是，去巴黎還是去倫敦？在巴黎，去埃菲爾鐵塔還是去盧浮宮？這是沒有對(duì)錯(cuò)的主觀決策，也許機(jī)器會(huì)展示，90%的人去盧浮宮會(huì)逛一天，10%的人會(huì)在那逛兩天，但這并不代表10%是錯(cuò)的。
確定需求，例如，去巴黎五天，期間要去埃菲爾鐵塔兩天，去盧浮宮半天。需求明確之后，就變成了客觀問題。如何能把需求落實(shí)成現(xiàn)實(shí)方案，且花費(fèi)最少的時(shí)間成本，最少的經(jīng)濟(jì)成本，最有效地完成這件事，就有好壞之分了。
路上花最少的時(shí)間，最少的錢完成旅游，這才是最好的方案。在體驗(yàn)一樣的情況下，即主觀決策不變，用戶不希望浪費(fèi)一點(diǎn)錢，一點(diǎn)時(shí)間。而一旦有好壞之分，就能評(píng)分，能評(píng)分就能排序，能排序，機(jī)器就可給予更好的，更合理的建議。
命題是用戶提出的，但方案是有標(biāo)準(zhǔn)可區(qū)分好壞的。因此，很容易即可衡量互聯(lián)網(wǎng)上大量攻略是否合格。大量達(dá)人們的方案都是不靠譜的、較差的。雖超乎意料，但也可理解。因?yàn)楫?dāng)下旅行選擇的復(fù)雜度，已經(jīng)超出人類能駕馭范圍。
我在歐洲讀書時(shí)喜歡旅游，但因還是學(xué)生，所以想省錢。一次偶然，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站有打折機(jī)票，且一分錢一張票。因其太便宜，我買下八張機(jī)票，但如何規(guī)劃路線使我犯愁。當(dāng)時(shí)的辦法是，我買了一張火車通票，可在歐洲坐一個(gè)月的火車，并把所有住宿都安排在火車上，剩下住宿費(fèi)。我在歐洲游玩了一圈，但只花了一萬塊錢。
后來，我用工程師的思路去想，這方案應(yīng)不是最優(yōu)方案。因?yàn)槲沂桥既恢邪l(fā)現(xiàn)有打折機(jī)票與通過火車通票省錢的方法。這都是局部信息，無法得到全局最優(yōu)解。然后，我在歐洲做這計(jì)劃是因曾在歐洲生活且了解當(dāng)?shù)厍闆r。若去日本呢？什么樣的旅行方案是最好的？我要把它固化下來。
機(jī)器跟人比，優(yōu)勢(shì)是什么，是不是能比人做得更好？
假設(shè)我有九天假期，我的需求是去馬德里三天，巴黎三天，巴塞羅那三天。我應(yīng)如何訂購(gòu)機(jī)票？常用的方法是，搜索從北京出發(fā)，看到哪最便宜。若發(fā)現(xiàn)到巴黎最便宜，到馬德里貴。先去巴黎，然后發(fā)現(xiàn)巴黎到馬德里比去巴塞羅那便宜。就先去馬德里，最后去巴塞羅那。
在計(jì)算機(jī)中，這叫貪心算法，即每步都選擇目前的最優(yōu)方案。但每步最優(yōu)的方案，不能確保全局最優(yōu)。前面的決策會(huì)影響后面的決策，即本質(zhì)上，這種旅行的行程規(guī)劃是一道數(shù)學(xué)題，是一個(gè)排列組合的問題。
這種排列組合有多少種可能性？是階乘種可能性。如果去三個(gè)城市旅游，是三個(gè)階乘，若去十個(gè)城市旅游，是十個(gè)階乘，即360萬。光排列組合就有360萬種可能，再考慮各種交通方式，就是千萬級(jí)數(shù)目的選擇了。而即使是飛機(jī)，每天又分幾十個(gè)航班，且有幾十個(gè)網(wǎng)站分別賣不同價(jià)格的機(jī)票等，這就成了數(shù)十億級(jí)的可能性選擇。
而更難掌控的是，選擇是動(dòng)態(tài)的，最優(yōu)解是變化的。人有能力從幾十億種可能中找到最優(yōu)解嗎？我覺得很困難，人沒有辦法做到，但這不該由人做，而是應(yīng)該讓機(jī)器幫助人。所以，這是為什么在長(zhǎng)時(shí)間規(guī)劃中，機(jī)器能夠帶來比人更高效，或更好地解決問題的原因。
從另外一角度看這個(gè)問題，若去十個(gè)城市玩二十天，忽略共有多少種可能性，按上述算法，找尋最優(yōu)解也需要做超大量的查詢，而誰有能力瞬間做幾萬次查詢？目前沒有任何一家網(wǎng)站能夠支持用戶有幾萬個(gè)PPS同時(shí)間發(fā)出幾萬個(gè)請(qǐng)求！這不可能存在！
妙計(jì)旅行曾在上海做線下活動(dòng)，為了驗(yàn)證我們的想法，我們用手機(jī)做了個(gè)小游戲。我們告訴在場(chǎng)的人說，有同事首次來上海，不知怎么玩，請(qǐng)大家投票幫他選擇。大家用H5投票選擇，各式景點(diǎn)或路線。我們由此制作體驗(yàn)包，去的景點(diǎn)、餐廳、旅店等一模一樣且各景點(diǎn)游玩時(shí)間相同，但交通方式和游玩順序需各自組織。
我們就此給出要求：盡量少花錢；盡量省出非游玩時(shí)間；去餐廳時(shí)得在飯點(diǎn)。征集最好的游玩方案。20分鐘后每個(gè)人都得出方案，并在大屏幕上用機(jī)器評(píng)出客觀分?jǐn)?shù)。因游玩之處與游玩時(shí)間相同，更能看出各方案的問題：走路耗時(shí)過長(zhǎng)；花錢太多；無法趕在飯點(diǎn)到餐廳等。而第一名的同學(xué)，因是在旅行社上班，才能得出較好的方案。
而機(jī)器是怎么計(jì)算？點(diǎn)擊計(jì)算，一秒鐘，機(jī)器提供的方案，讓用戶只走70公里，節(jié)省近3小時(shí)于路途，剩下幾十元且無一處錯(cuò)誤。這依然是一道數(shù)學(xué)問題，而且能被證明這是超出人類能力的數(shù)學(xué)問題。
作為理性派，對(duì)旅行的思考
任何事物在未成熟前，只能看成是經(jīng)驗(yàn)，而成熟后，則會(huì)變成一種科學(xué)。它可更理性地解決問題。有人說，旅行就是感性的。但任何感性的背后，都有理性的邏輯在支撐。希望大家真的只是在關(guān)注自己的感性，決定去哪兒玩，再讓機(jī)器落實(shí)方案。
我們希望把人工智能技術(shù)應(yīng)用在旅游業(yè)。不僅有妙計(jì)旅行APP幫助個(gè)人定制旅行，還會(huì)制作出面向旅行社等的專業(yè)版產(chǎn)品，幫助他們提高工作效率，提供更高質(zhì)量，更穩(wěn)定的服務(wù)去給旅行者。
